本希奥还表示，谷歌的神经网络事实上和哺乳动物的视觉皮层运作方式相似。视觉皮层属于脑部的一部分，负责处理视觉信息。“结果是，[谷歌的]学习网络的特性和脑部用来发现物体是否存在的方法相似。”
不过，他很快补充说，即使是谷歌的神经网络也比脑部要小得多，而且也不能进行很多对智能来说必要的活动，例如根据外部世界收集来的信息进行推理。
迪安同样也很谨慎地不把他构建的有限的只能同任何生物脑相比。但是他还是忍不住指出，在某些竞赛中，谷歌的神经网络却能击败人类。
他说，“在一些视觉任务中，它比人类的表现更好。”迪安举了一个分类标记的例子。在这个任务中，门牌号码会出现在谷歌街景汽车拍摄的照片中，这一过程一般来说都会交给很多人来干。
“它们开始使用神经网来决定[图片中的]某一块区域是否是门牌号码，”迪安说，它们表现得比人还好。这只是一个小胜利，但却凸显了人工神经网络和你脑袋里的神经网差距是多么的巨大。“很可能这并不那么让人激动，不过计算机却永远不会厌倦，”迪安说。真实的智慧却会厌倦。
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